Non-surgical Approaches in the Treatment of Lower Back Pain: A Review of Methods, Efficacy, and Safety
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is among the most common musculoskeletal disorders globally, representing a leading cause of disability and healthcare expenditure. Its prevalence is expected to rise significantly in the coming decades, emphasizing the need for effective, evidence-based treatment strategies. This narrative review explores non-surgical approaches to LBP management, focusing on pharmacological and non-pharmacological therapies. It discusses the classification, pathophysiology, and red flag symptoms, alongside an evaluation of conservative treatments including NSAIDs, acetaminophen, muscle relaxants, opioids, antidepressants, physical therapy, acupuncture, spinal manipulation, and psychosocial interventions. The findings indicate that NSAIDs offer modest short-term relief and remain first-line pharmacological agents, while acetaminophen has limited efficacy. Muscle relaxants may benefit acute cases but carry notable side effects, particularly in older adults. Opioids, though effective in the short term, show minimal long-term benefit and a high risk of dependence. Non-pharmacological treatments—especially exercise therapy, manual therapy, and cognitive-behavioral interventions—demonstrate consistent efficacy in reducing pain and improving function. In conclusion, optimal management of LBP necessitates an individualized, multimodal approach that integrates pharmacological options with physical and psychological strategies to minimize harm, enhance function, and address biopsychosocial contributors to pain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle